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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "类似与任何曲线都可以用傅立叶级数展开,任何分布函数都可以看成是高斯分布的加权叠加.由于噪声和光照的影响,背景像素无法看成是恒定不变的像素,基于前面所诉基本原理,可以用高斯混合模型对背景像素建模,通过在一系列视频帧中迭代,计算出多个高斯分布的均值和方差,以及每个高斯分布的权值.实际中我们去高斯分布个数的上线为3到5个.经过一定帧的积累,可以建立起交接近实际情况高斯混合模型,在此基础上作为判断前景和背景的依据.如果像素点落在此分布上,就是背景像素,否则为前景像素."
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "在视频中如果相邻的像素,以及相邻两帧中的对应像素间都不会剧烈变化,则可以认为满足恒定亮度假设.L-K光流估计:在满足恒定亮度假设的前提下,可以在相邻两帧间像素的变化表示成像素梯度与运动方向向量成局的线性方程的为题,有因为在临近的像素运动方向基本相同,进一步可以得到方程组,求运动方向及速度问题转换求最小二乘问题.若此问题能够求解,需要满足在此邻域内,像素的xy方向偏导不为零,对应数学形式为偏导矩阵乘以偏导矩阵的转至可逆,在图形上,表示为“角点”.另一方面,因为中心像素邻域内的其他像素对其结果影响大小不同,我们给其一个权值对角阵.乘以方程左右两面作为补偿.最终所得方程的解,为像素点的位移情况.这就是l-k光流的基本原理."
   ]
  },
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   "outputs": [],
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   "name": "python3"
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